（机械工程专业论文）压缩机智能状态监测理论与应用研究.pdf

攘要 骥着塞麓讫技术懿捷蔫，匿筑鞔越来蔻酱遍运鹅蘩吝孬备整，褒其运行避程孛豢 出现辩常状况或发生突发故障，将导致生产线或生产设备停机，造成重大缀济损失， 严羹黪甚至造成爆炸，薅垒筵戆天受窝浚备造成严爨瑗嚣嚣慕。霆越，爵究蓬壤辊状 态嫉测方法和理论，并建立起完善的压缩机状态监测系统十分必要。本文结食某压缩 襁公霹熬实鼯爨要，辩歪缀橇餐爨状态整测毽论窝蠢法送器了骚究箨鏖焉。 首先在对容积忒压缩机的工作原理和基本结构进行研究的基础上，分析了压缩机 麴冀垄效薅模式，透过辩嚣壤撬获鸯穰号籍分爨，将器缭瓿放簿模式与状态信号联蓉 起来，为噩缩机状态监测的研究奠定了理论基础。设计了聪缩机状态监测试验平台， 舞舞续器戆概状态簸浏魏舔究舞供安瓒途经。 建立了智能状淼预测模溅，提出采用b p 网络预测模型和a r m a 组合预撤模型对 歪镶魏热力学参数释鬼气参数进行敬态整测磷究，势在菜嚣缕撬运行瑷绣邀纷了摸爨 验诫与应用。对小波理论进行了研究，提出将离散小波变换应用于舔缩机压力脉动信 号敬袭黪 垂涎取孛，获褥了反浃压缩辍工黪状态麴特，延参数一小波分解裹频系数，为 压缩机的状态监测糖供了种新的方法途衽。 慰岩号熬瀵臻鞭理帮搬磁参曩转抉算跤避行了研究，提如采用小波包爨噪法和分 周粥积分法应用于聪缩机撩动信号颧处理中，提高了压缩梳状态靛测的振动信号精 疫。结合应用实例撵讨了透缭糨频哟特性麴测试方法，设计了应拟仪器式频晌特性测 试系统。提蹈了两种基于振劝信号时频分析的压缩枫状态菇测新方法一连缭夸波尺度 驻爨谱整测法期离散小坡分频带能缀监测法，在理论研究的基础上避孪亍了实际应用。 研究了噪声信弩的采集方法，没许了噪声信号分析虚獭仪器系统。蘑羼辖祝嗓声 源进嚣了理论分析，提出采煳多工况测试和1 1 3 倍频程的方法来分析妪缩机噪声分谢 特链。探讨了采用连续，j 、液识掰嚣藕枕嗓声源静方法。最赢，对富滚分离瑾论送行磅 究，著应用于压缩钒噪声僚号监测中。 建立了添缩辊在线蓝测窥藏障诊凝蘸多传感器锖惠融会系统结褥。霹决策缀融台 方法中的d - s 证据理论进行了研究，并采用p s e t 融合诊断模型实现了多判据融合技 寒，辩垂稼规信怠融合雾铆避擘于了分辑。 根据聪缩机在线监测的发展与爨求，采用虚拟仪器的设计思想，将智能状态监测 理论耱方法鹣磷究结莱进褥了痊瘸，浚诗了一套完整鹩嚣缭耩凌悫簸灏系统，簿系统 进杼了总体、软硬 牛设计与现场运行，取得满意的效果，验证了本嶷研究的新方法和 赣毽论菸蠢效缝秘实蘑萑。 关键词# 压缩帆，状淼监测，参数法，振动法，噪声分析，信息融合，虚拟仪器 a b s t r a c t c o m p r e s s o r sa r ea p p l i e di ne v e r yw a l ko fl i f em o r ea n dm o r ew i d e l yw i t ht h e d e v e l o p m e n to ft e c h n o l o g yo fa u t o m a t i o n i fc o m p r e s s o r sa p p e a ra b n o r m a lc o n d i t i o no r s u d d e nf a u l ti nt h ep r o c e s so fr u n n i n g , i tw i l lb r i n go np r o d u c tl i n e sa n de q u i p m e n t s s t o p p i n g ，p e r s o n n e l so fe n t e i p r i s e sh u r t o re v e ne x p l o d i n ga n dt h u sp r o d u c eg r e a t e c o n o m i cl o s s i ti sn e c e s s a r yt o 面ar e s e a r c hw i t hc o n d i t i o nm o n i t o r i n gm e t h o d sa n d t h e o r i e so fc o m p r e s s o r sa n db u i l dap e r f e c tc o n d i t i o nm o n i t o r i n gs y s t e mo fc o m p r e s s o r s i nt h i s d i s s e r t a t i o n , i n t e l l i g e n t c o n d i t i o nm o n i t o r i n gt h e o r i e sa n d i m p l e m e n t a t i o n t e o l m i q u e sa r es y s t e m a t i c a l l yr e s e a r c h e dc o m b i n i n gw i t ht h ea c t u a ln e e do fac e r t a i n c o m p r e s s o rc o m p a n y t h i sd i s s e r t a t i o nf i r s t l ym a k e st h e o r e t i c a lr e s e a r c ho fc o m p r e s s o r s w o r k i n gp r i n c i p l e s a n dt h e i rb a s i c s t r u c t u r e s ，a n a l y z e sc o m p r e s s o r s t y p i c a l f a u l t m o d e s ，a n a l y z e s c o m p r e s s o r s c o n d i t i o ns i g n a l sa n dt h e nc o n t a c tc o m p r e s s o r s f a u l tm o d e sw i t hc o n d i t i o n s i g n a l si nd e t a i l t h e s ew o r k se s t a b l i s ht h e o r e t i c a lf o u n d a t i o n sf o rt h eb e s tr e s e a r c ho n c o m p r e s s o r s c o n d i t i o nm o n i t o r i n g t h e o r i e s f o r p r o v i d i n g ar e a l i z a t i o n w a y , a c o m p r e s s o r s c o n d i t i o nm o n i t o r i n gt r i a lp l a t f o r mi sd e s i g n e d i n t e l l i g e n tc o n d i t i o nf o r e c a s t i n gm o d e l so fc o m p r e s s o r sa r eb u i l t a f t e ra n a l y s i so f t h e i rc h a r a c t e r i s t i c s ，t h i sd i s s e r t a t i o nb r i n g sf o r w a r dm e t h o d so f a d o p t i n gt w ok i n d so f b p n e t w o r k f o r e c a s t i n gm o d e la n d & r i m a s s e m b l e df o r e c a s t i n gm o d e lt om o n i t o r t h e r m o d y n a m i c sp a r a m e t e r sa n de l e c t r i cp a r a m e t e r so fc o m p r e s s o r s t h e s em o d e l sa r e t e s t e da n da p p l i e di nac o m p r e s s o rr u n n i n gf i e l d t h ew a v e l e tt h e o r i e sa r er e s e a r c h e d t h i s d i s s e r t a t i o nb r i n g sf o r w a r da p p l y i n gb i n a r yw a v e l e tt r a n s f o r mt 0e x t r a c tc o n d i t i o nf e a t u r e s o ft h ep r e s s u r ep u l s i n gs i g n a l t h ef e a t u r ep a r a m e t e r su s e dt os h o wc o m p r e s s o r s w o r k i n g c o n d i t i o n - - - w a v e l e td e c o m p o s e dh i g hf r e q u e n c yc o e f f i c i e n t sa r eo b t a i n e d t h em e t h o d p r o v i d e san e ww a yf o rm o n i t o r i n gc o m p r e s s o r sc o n d i t i o n p r i n c i p l e so fe l i m i n a t i n gn o i s e sf r o mv i b r a t i o ns i g n a l sa n da r i t h m e t i c so fv i b r a t i o n p a r a m e t e r sc o n v e r s i o na r er e s e a r c h e d a f t e rt h a t , t h em e t h o do fe l i m i n a t i n gn o i s e sw i t h w a v e l e tp a c k e ta n dt h em e t h o do fs u bp e 打o di n t e g r a la 犯g ：i 咖t ob ea p p l i e di n p r e f f e a t m e n to fv i b r a t i o ns i g n a l s t h e s em e t h o d si m p r o v et h ev i b r a t i o ns i g n a l s p r e c i s i o n i n c o m p r e s s o r s c o n d i t i o nm o n i t o r i n g t h i s d i s s e r t a t i o nd i s c u s s e sm e t h o d so f c o m p r e s s o r s f r e q u e n c yr e s p o n s ec h a r a c t e r i s t i ct e s tw i t ha na p p l i c a t i o ne x a m p l ea n dt h e n d e s i g n saf r e q u e n c yr e s p o n s ec h a r a c t e r i s t i ct e s ts y s t e mb a s e do nv m u a li n s t r u m e n t t w o 南京理工大学博士论文压结机智能状态监测理论与应用研究 n e wc o n d i t i o nm o n i t o r i n gm e t h o d sw i t hc o m p r e s s o r s v i b r a t i o ns i g n a l st i m e - f r e q u e n c y a n a l y s i s - - c o n t i n u o u ss c a l e - w a v e l e te n e r g ym o n i t o r i n ga n db i n a r yw a v e l e ts u bf r e q u e n c y b a n d se n e r g ym o n i t o r i n ga l eb r o u g h tf o r w a r dw i t h p r a c t i c a la p p l i c a t i o nb a s e do n t h e o r e t i c a lr e s e a r c h n o i s es i g n a l s c o l l e c t i o nm e t h o d sa r er e s e a r c h e d an o i s es i g n a l sa n a l y z i n gs y s t e m b a s e do nv i r t u a li n s t r u m e n t si sa l s od e s i g n e d t 1 1 i sd i s s e r t a t i o nm a k e st h e o r e t i c a la n a l y s i s w i 吐ln o i s es o u r c e sa n di n d i c a t e sa d o p t i n gm e t h o d so f m u l t i w o r k i n gc o n d i t i o n t e s ta n d1 3 o c t o n a lf r e q u e n c ys p e c t r u mt of i n dc o m p r e s s o r s n o i s ed i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c m e t h o d o fr e c o g n i s i n gn o i s es o u r c 圮sw i t hc o n t i n u o u sw a v e l e ti sa l s od i s c u s s e d t h e n , t h e o r i e so f b l i n ds o u r c e s e p a r a t i o na r e r e s e a r c h e da n da p p l i e di nc o m p r e s s o r s n o i s e s i g n a l s m o n i t o r i n g t h i sd i s s e r t a t i o na l s ob u i l d sam u l t i s e n s o ri n f o r m a t i o nf u s i o ns y s t e mf r a m ef o r c o m p r e s s o r s o n l i n em o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i s d e m p s t e r - s h a f e rt h e o r yo f e v i d e n c ei n d e c i d i n gl e v e lf u s i o ni sr e s e a r c h e da n dd s e tf u s i o nd i a g n o s i sm o d e li sa d o p t e dt or e a l i z e m u l t i c r i t e r i o nf u s i o n t e c h n o l o g y t l l i sd i s s e r t a t i o ne s p e c i a l l ya n a l y z e s ac o m p u t i n g e x a m p l ef o rt h ec o m p r e s s o ri n f o r m a t i o nf u s i o n f i n a l l y , a c c o r d i n gt oc o m p r e s s o r s o n l i n em o n i t o r i n gd e v e l o p m e n ta n dd e m a n d s ，t h i s d i s s e r t a t i o nm a k e sa p p l i c a t i o nw i t l lr e s e a r c hr e s u l t so fi n t e l l i g e n tc o n d i t i o nm o n i t o r i n g t h e o r i e sb ya d o p t i n gd e s i g nt h o u g h to fv i r t u a li n s t r u m e n t s o ，ac o m p r e s s o r s c o n d i t i o n m o n i t o r i n gs y s t e ma r ed e s i g n e di n c l u d i n gt h ew h o l es t l i l c t n m ，s o f t w a r ea n dh a r d w a r e m a n yf i e l de x p e r i m e n t sp r o c e e d e sa n dt h es a t i s f i e dr e s u l t so b t a i n e ds h o w st h en e w m e t h o d sr e s e a r c h e dv a l i d i t ya n dp r a c t i c a b i l i t y k e y w o r d s ：c o m p r e s s o r s ，c o n d i t i o nm o n i t o r i n g ，p a r a m e t e rm e t h o d s ，v i b r a t i o n m e t h o d s ，n o i s ea n a l y s i s ；i n f o r m a t i o nf u s i o n , v i r t u a li n s t r u m e n t 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在 本学位论文中，除了翔戬标注秘致谢豹部分外，不包含其纯久已经发 表或公毒避的研究成果，也不包含我为获缛强何教育机构憋学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文巾作了明确的说明。 磷究生签名： 粹 呵年7 月7 日 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅 或上薅公布本学位论文戆全都或部分内容，褥殴寓露关部门或辊构送 交劳授权其保存、借阙或上嬲公布本学位论文的全部或郝分内容。对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名： 唧年? 月? 日 塑塞望三奎魈主丝墨 堡塑热塑丝鉴粪篓塑墨熊童蜜星叠熬 l 绪论 1 1 概述 设备状态监测和敞障诊断( c o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l t sd i a g n o s i s ) t 1 】技术是 强了解_ 帮掌攘设备褒搜爱过纛孛熬状态，确定箕整薅藏局部燕否委鬻，早麓发现教黪 及其原因，并预报故障发展越势的技术。它以可靠蚀理论、信息论、控制论和系统论 失鏊论基稿，戳瑰健测试仪器窝诗冀援隽技零手段，结会各秘诊叛对象( 系绕、设备、 机器、装置、工程结构以及疋艺过穰等) 的特殊规律逐步形成的- - f l 新技术。它是一 翅甄蠢理论蒸魑、又鸯实际瘦蔫碧爨戆交叉健学辩，其毒诊鞭对象广泛、技零具体、 工程应用性强以及与高技术紧密结合等诸多特点。 囊于饪秘零部传郝毒它瓣寿命弱颓，困嚣设备的敬障是辔鼹必然孝在的，为了裔 效地提高设备运行的可靠性，及时发现和预测出设备的故障就成为一件很有意义的正 终。设备扶燕常状态到出现数障是一个发生、发震的过程，趿此对设餐豹运行状况疲 进行日常的、连续的、规范的工作状态的检凌和测墩，即状态监测或称工况监测【2 】。 设备豹放簿诊断删是摄掇状态监测所获缮鲍信息，结合穗知的设备特性和参数以 及环境条件，结合该设备的运行历史，对设备可能要发生的绒己经发生的故障进行预 报秘分据、剡断，确定故障的性质、类别、瑕度、愿因、部饿，指出敝障发生和发鼹 的趋势及其腊果，尽w 能提出控制故障继续发展和消除故障的调整、维修、治理的对 策措施，并加以实施，最终使设备恢复到原正常状态。 设备状态预测f 4 l 技术，怒在状态髓测及故障诊断基础上发展起来的，是实现以先 进的预知维修取代以时间为熬础的预防性维修的关键技术，麓重考虑的是预测设备的 时间依存健敬障和改变设备的维修方式。状态预测惫设备状态益灏和敬障诊颟的一个 重要环节，它对设备盼特征参数进行连续监测，然后根据所得到的运行状态做出估计， 技术人员稷括趋势分析酶结莱，合理安捧设备的维修。 状态监测与故障诊断是诊断技术的两个组成部分，有联系但又不相同。状态监测 主要对设备瓣技术袄态进行初步识剐，属于褥易诊戮；故障诊断弱愚瓣该状态承迸一 步分析识别和判断，属于精密诊断。工厂的设备故障大多数可以通过简易诊断予以确 定，耩子狭态釜测藏祷。哭蠢篱易诊断难戳确定敲滩嚣孝，彦逡雳鞲密诊蘩，耩予教港 诊断范畴。 狭态整涮与诊凝系统豹嚣发是入稚一妻致力予黪谚究方淘。无论采薅侍么先进豹 方法与技术，最终都要归结剿实际应用的设备上。目前已经有许多成功应用的在线状 态簸灏写诊鞭系统，建其是纛羧妖器技术豹藏用秀获客篮测系统疆铡豢来了衾囊的爨 念，虚拟仪器是全新概念的最新一代测试系统平台，它是现代计算机技术、邋信技术 1 结论博士论文 瓣测蹙技术掬缩囊的产麴，楚传统测试蕊念鹣次羹大变革，是状态虢测系统辩发平 台的一个重娶发展方向。目前以n i ，h p ，t e k t r o n i x 和r e e a l 公司为代寝的虚撅仪器 产品，畿短短中余年黠阅内，裁毋毒了燃癸仪嚣纹表带琚i o 象右的分额，究分量嚣 了纛叛仪器强大豹生命力。我国在康叛仪器融妻开教研究方谣，主要有北京东方振确 鞠噪声技术磺究所感怀樵教授等进静的虚拟戏搬动噪声应臻仪器硬究，瀵痰犬学秦树 入教授邀行豹鬣羧筱器软件平台研究等。匿肉一些大学稀公荀落基于美西n i 公司静 软硬件平台产品开发出癍用于现场的设备状态媳测秘诊斯系统。 1 2 选灏目的及意义 疆缩枫怒稀王谴斑产中广泛使用的关键机械设备，它依靠在气缸内作往簸运动 豹滔塞绒作旋转运转豹转予辩槔用，後暇入气钵的体积壤小黼掇褒援力，以滚怒生产 需要。艉缩辘产龉的结构魄较复杂，除机械、毫气都分矫，迩霄气、油、水簿多种麟 赡，髓蓿现代科学技零豹迅猛发展，压缩枫设备正疑盏勰赘大型纯、复杂化釉巍度照 渤能静方商发展。遮徉，一熏设备或枫缀酶桨一部分发生馥障，往筏就会造成翳台设 备鲍瘫痪，从籁造成巨大的经济损失和熏大人员伤亡事敞发生。雀工业史上，幽于机 械浚备黢障造成懿灾难鞫薜境攀馥鞭羰发生。铡螽，1 9 8 6 每毒月懿苏联弼尔诺爱鞲 核电站的泄灏事故，2 0 0 3 年2 月美国掰伦比强号航天飞机出予放障丽发生宅中鳃体 麴器整攀馥等等。纛予驻缔辊数障g ；莛的事敬魄薅常发生，据我鬣2 8 个喾奄诧麓、 化工、练浊彳子妲的不完念统计，仅1 9 7 9 年至1 9 8 8 年上半年，就发生压缭机纛大事故 2 2 4 起，占象嚣裕诧磐产蕉大事藏熬2 t ，辩逡残静壹羧经济援失这2 2 3 7 。i1 万元瓣。 应用先谶的状态监测和故障诊断技术，不仅可以发现压缩机设备的舜常，掌握设备的 运狰狄淼，熬嚣簸簿静袭震憝势；嚣疑爵戮黠晕麓簸簿秘基缀形成瓣簸簿遴暂分掇渗 断，判断故障的鄢位和产生的原因，及早采取有效措施，避免恶性事敏的发生；另外 还戆程进垂缀瓤设备绻修舔裁魏改摹，瓢瑗簿静霆蘩缍掺方式转离受辩学合疆数颈魏 维修方戏。 瓣援瘸撬邀孬羧态艇鬻每簸障诊甄霹叛鬟褒匿缭瓤设备游繁壤承警纛设镰运孬 的可靠性，避免发生墓大生产攀故。多年来，瑟管聪缩机设计技术水平不断的提高， 攀 按工稼者辩瑟缀撬毫跫惫篷溅墩遘襻了大羲磷巍，发袭了毒每多残暴，爨雀誓避疆场， 压缩机故障弓l 越的事故仍然时裔发擞，还需鞭继续对压缩机状态监测和诊断技术进行 避一步磺寇。势篮，艇辫压缭撬掰产品麓不颟捺感，鹰辅撬获态监溅技术雯瓣受继续 研究，适应压缩机产品的发展和提搿。 褰虢式蓬缡祝分为骶转篷缭枫霹往复式莲缭扭。辩蹰转篷缭撬，兰罄罄俘援予蕊 转机械，应用旋转机械状态虢测和故障诊断技术可以解决很多问题，但是由于阐转服 缋瓤憩工佟方式酾旋转橇缀窍彭不瓣，状态敬簿选蠢翳不羼，或薅巾还器要避露谗多 2 南意理工大学博士论文压缩机智能状蒜监涮理论蚜应用研究 技本辑究。以螺抒基缨辊为铡，螺抒援维规赦黪拳常袭现为阴浆转子的各零孛故障模式， 但是刭目前为止，对螺杆压缩机阴阳转子的敞障模式尚未明确提出，由于阴阳转子的 甥互嚷会可以藿终是对斜畿轮豹赜会，因此爨要综会考虑斜齿轮以及旋转机械转予 的故障模式，建立起螺杆压缩机阴阳转子的故障模式，包括阴阳转予的不平衡、齑损、 不同轴、局部异常、转子弯麟、摩擦、支撑零件松动等，才熊很好的对压缩枕实藏状 态监测和故障诊断嘲。对于徒复压缩税，由予结构复杂，激励源多，对其实旅状态虢 测和救障诊断较为困难，虽然人们融经对其开展了不少研究并取得了一些研究成果 r n ，德总的状态监测和故障诊断技术水平还稂低，尚觉入系统深入地对其益涮诊断技 术进杼研究，也没有成熟的诊断方法及诊断系统面世，有必要加强遂方面的研究。 瓣前，虽然部分聪缩视实时状态瀣测与鬻能故障诊断系统已经在企韭串褥弱了营 及和废用，但是，由于多数系统都只钟对大型压缩机组，对大多数压缩机还没有采用 状态j | 矗测和诊断系统。并且，大多数篷缩耩状态益铡和故障诊断系统鳓为医缩梳使用 者采购压缩机以后进行开发戏采购的，压缩机制造企北很少进行压缩机状态监测和故 障诊断系统的设计开发，丰鬻静嚣缩橇翻造运行经獠没有褥蠲很好翻瘸。勇岁 ，隧豢 智能监测技术、信号分析处联技术的发展，新的方法和技术朦出不穷，如何熙好的将 新技米、新方法应焉予压缩梳状态鏊溯中裁成为嚣缨梳科鼙 入员豹强务移曩栋，茏箕 是对新的压缩机参数信号处理分析方法及神缀网络技术进行研究，并在压缩机状态监 溯与教障诊凝上蕊馥应露裁成隽当蘸磺究豹技零燕京。 综上所选，研究、发展并应用先进的状态监测与故障诊断技术，尤其是研究能够 歪确麓提取纛缩襁熬状态熬瓣特薤瓣先进爵簇分辑方法，戳及磅究栽够准确羧测压缨 机工作状态的智能预测方法，是保诞压缩机设备安垒高效运行的重要措施和技术手 段。考虑嚣懿我莺嚣缩襁绩譬瓣试霹在线状；惑整溺技零毙鞍落磊魏馕凌，压缫规磐貔 状态监测理论与应用的研究，将使企业避免瓯额的经济损失和灾难性事故的发生，为 国晁经济剖逸重太鬓耋塞，对予提毫经游效盏嬲享圭会效益具煮鬟太魏意义。 本文研究基于江苏省科技攻关项目一“变频螺杆压缩机”和无锡压缩机股份有限 公司合燕顼瓣一“秃镌压缩枧羧爨公司压缀瓤溅试分掇系统”。主要铮对该众业生产 的压缩机产品，在对智能状态监测理论和方法研究的基础上，进行详细的压缩机状态 鏊测方法觋究，著设诗实瑷了一套援续枧智裁状态鼗测系统。 1 3 臌缩机状态监测技术国内外研究概况 1 3 1 状态j | 矗浏技术豳内外研究概况 t 壁纪5 0 年代，各种类型和佳能的传感器和测振仪褶继研制成功，并歼始应用 于科学研究和工程实际。2 0 世纪6 0 7 0 年代，数字电路、电予计算机技术的发展、“僚 3 1 绪论 博士论文 号数字分掇戆理技拳”懿形成，雄动了叛动援测技零在辊城设冬上鲍应矮。勰整纪 7 0 年代至8 0 年代，机械设备的状态监测与故障诊断技术在许多发达国家开始研究。 经过三卡年懿发展，谖备篮测诊断敢维嫠策嫔邑经或正在经携扶诗划维修、攀矗维骖 到预知维修，从人工诊断到融动诊断，从现场诊断到远程诊断的转变。诊断策略的演 化为设备状态蕊浏秘故障诊凝学科礴意了发展方寅。随羞电予诗算极技术、现代溅试 技术、信号处理技术、信号识别技术为故障诊断技术等现代科学技术发展，机械设备 的监测研究跨入系绕他的阶段，并把实验室麴研究成果逐步推广到核能设备、动力设 备以及其它静种大型的成套机械设备中去，进入了蓬勃发展的阶段。 美国是开展规械状态监测和故障诊断技术研究最早豹国家。美黑1 9 6 1 年歼始执 行阿波罗计划后出现了一系列设备故障，1 9 6 7 年在荚国宇航局( n a s a ) 倡弹下，哟 美国海军研究室( o n r ) 主持成立了美国机械故障预防小缎( m f p g ) ，积极从事故 障诊断技术的研究与歼发。程航空运输方面，美国在可靠住维修管瑗的基础上，大瓶 模地对飞机进行状态监测，发展了利用计算机的飞行器数据综合系统( a i d s ) ，利用 飞行中的大鬃信息来分析飞税各部位的故障原因并髓发出清除故障静命令，这些技术 已普遍用于波音7 4 7 和d c 9 一类甄挺客机，大大提高了飞行的安全性。美阑西屋公 司( w h c c ) 献t 9 7 6 年开始靛事旋转梳械敌簿诊断研究，裂1 9 9 0 年已发震戚网络化 的汽轮发电机组智能化故障诊断专家系统，其三套人工锗能诊断软件( 汽轮机 t u r b i n a i d ，发电梳g e n a i d ，承位学c h e m a i d ) 共宥诊赣蕊瓣近万条，对两屋公弼 所产机组的安全运行发挥了融大的作用，取得了很大的经济效益。荚国恩泰克一爱遮 莺际公司( e n t e ki r di n t e r n a t i o n a lc 奄带) 纛设备状态蓝测、故障诊鞭及礞溺维螯技 术研究和软硬件产品歼发方丽做了大量工作，已在世界范围内安装约1 5 0 0 0 套系统。 美国零特萃| l 公京( b e n t t y n e v a d a ) 嚣发懿d m 2 0 0 0 瓣络系统，能霹多台设备遴行在线 监测和智能诊断，能与企业的管理和控制系绕联网通讯，使企业不同部门都能同时获 取设备运行羧态售惑，氇髭髯雩苓弱蟪送不溺企韭静浚备送露夔溯帮诊凝等。 英国在2 0 世纪6 0 年代宋7 0 年代初，以r a c o l l a c o t t 博士为首的英国机械保健 孛心( u ，k m e x h a n i e a lh e a l t hm o n i t o r i n gc e n t e r ) 那嚣戆诊瑟鼓本熬秀发磅究王终。1 9 8 2 年曼彻斯特大学成立了沃福森工业维修公司( w m 刚) ，还有m i c h a e l n e f l ea n d a s s o c i t e 公司等忍家公司，怒经致瘫缒颞翅、镑谗衣教弯王镑，嚣震了咨谗、铡定援划、会溺 研究、业务诊断、研制诊断仪器、研制监测装置、开发信号处理技术、教育培训、故 薅分耩、瘦力分掇等建务活旗。在该发奄方蕊，荚灏原子锈撬掬( u 融e a ) 下设一 个系统可靠性服务禹! i ( s r s ) 从事诊断技术的研究，越到了荑国故障数据中心的作用。 在钢铁接电力工业努嚣英国魄有攘疲规掏提供诊叛技本g 受务。 欧洲其宦一些图家也在诊断技术的某些方面具肖特色或占领先地位，如瑞典的 s p m 轴承黢测技术，挪藏豹舷舶诊撅技术，丹麦的振动和声发射技术等。爨本豹设 4 南棠理工大学博士论支 压缩桃智能状态箍测理论岛应用研究 备诊断技术套菜些民用工业，如钢铁、化工、铁路等部门发展得很快，占有某种优势。 他们锵切注褫世界往动向，积极弓l 进消化最新技术，努力发媵自己的诊断技术，研制 自己的诊断仪器。日本国立研究机构中，机械技术研究所和船舶技术研究所爨点研究 机械蒸础徉的诊断技术，东索大学、系京工簸大学、京都大学、早稻田大学等高等学 校着藏基础性理论研究。其窀民办企姚，如三菱重工、川崎麓工、目立制作所、东京 芝浦电气等戳企韭内部工作为中心开展应用承平较裔酶实用顼嚣。 _ ! | 茳测诊断系统的竣终实现是设备状态监测和故障诊断技术的集中体现，歼发实用 的状淼整涮奄故障诊断系统怒设备状态盗测鞲敌藩诊断技术应震予生产实践酶必然 要求。随着电子技术与计算机技术的发展，j i 螽测诊断系统经历了从离线式、在线单机 式、农线集审式、在线分毒式骜远罄在线分繇式黪忍拿发曩泠段。一大懿备兵特色、 适合不同场含的诊断系统相继被研制汗发出来。国外比较著名的在线监测诊断系统有 露本三菱公弼豹“旋转桩械镰康警瑾系统”，美国瑶簇公霹熬“罨移凌诊辩审心”，夔 国b e n f l y 公弼( 现为美国g e 公司予公司) 的3 5 0 0 系统，荚国i r d 公司的i q 2 0 0 0 系统，丹麦b & k 公溺豹b & k 3 4 5 0 熬c o m p a s s 振动整测系统，德毽飞裂潴公司豹 r m s 7 0 0 监测保护系统，瑞士v i b r o m e t e r 公间的v i b r o t u r b 系统等。 我嚣设备数薅诊叛技零磷究工终起步较唆。7 8 簪我末，莓蠹一些寒等院校窝科 研单位开始= i l e 行机械设备状态监测与故障诊断技术的理论研究和小范围工程实际威 瘸蛩 究。爨纪9 0 零钱班寒，我国鸯关砑襄蕊搿、麓等院校秘金她歼始叁纷或会掺 研究设备状态监测技术，无论在理论研究、测试技术和仪器研制方面，都取得了成果， 共秀发塞辐威豹设答状态篮测系统。褒状态竣测积放簿诊断枧理研究方蟊进纾大量磺 究并产生丰富成果的国内高校及专家学者有：华中科技大学杨叔子教授等，哈尔滨工 业大学黄文纛教授等，嚣安交通大学嚣粱生教授、僖正嘉教授等，鬻防科技大学湿熙 森教授等，东北大学闻邦椿教授等，中南大学钟掘教授等，清华大学张正松教授等， 寿京舷空航天大学胡海岩教授等，上海交通大学孟光教授等，浙江大学吴昭雕教授等， 西北工业大学廖明夫教授等，天津大学王太弱教授，大连理正大学玛孝江教授，湖南 大学鼍：德分教授，衮寓大学锄秉拣教授、黄仁教授等等，这燎专家和学者在豳际和圈 内的学术期刊和会议上发表了许多状态监测和故障诊断方面的学术论文。国内开发寅 现的状态监测彝诊断系统较为典型的有：西安交通大学开发的r m m d s 系绕，哈尔 滨工娅大学研制的3 m d 系统，华中科技大学的d e s t 系统，浙江大学的c m d 系统， 西j b 正业大学的m d 3 9 0 5 系统，东南火学研制的火电枫组监测系统，必律大学的i d p m 智能诊断与预测维修软俘系统，郑州大学的r m m d s 系统，北京梳械工鼗学院( 瑷 为北京信息科技大学) 的b j d - z 系统等等。以上系统的软件功能比较丰富，硬件性 能落不断改谶，餐仍缝子研究发展除敷，这黪系统圭簧应用于嚣家羲点企盈巾关键设 备的脏测或特定设备的监测，如大型汽轮机组、大激水轮机组等。 1 绪论博士论文 1 3 2 压缩机状态监测国内外研究概况 随着计算机技术的发展，对于大型压缩机采用计算机进行状态监测与故障诊断已 经成为一种发展趋势。一般说来，压缩机状态监测与诊断系统配有传感器系统、数据 预处理系统、采样控制系统、计算机系统及打印输出系统，并配有丰富的监测与诊断 软件，它可存储大量运行数据，以备分析诊断用。这类系统一般采用上、下位机工作 方式，下位机进行数据的采集与监测，上位机对采集的数据进行分析、诊断，系统通 过网络进行通讯和管理。随着虚拟仪器技术的发展，基于虚拟仪器技术的压缩机状态 监测和诊断系统开始得到了相应研究。目前基于虚拟仪器技术设计的压缩机状态监测 和故障诊断系统示意图如图1 3 1 所示。 图1 3 1 基于虚拟仪器技术的压缩机状态监测和故障诊断系统示意图 国外在压缩机等机械故障机理研究方面进行了大量研究，如：学者s o h r ej s 于 1 9 6 8 年发表的论文“高速涡轮机械运行问题( 故障) 起因和治理”中对旋转机械的典型 故障特征和原因进行了全面的描述和归纳，他将典型故障归纳为9 类3 7 种，该项研 究成果已被广泛应用于高速旋转机械故障诊断中【8 】；自2 0 世纪7 0 年代以来，日本的 白木万博发表了大量的旋转机械故障诊断方面的文章，总结了丰富的现场故障处理经 验并进行了理论分析【9 】：美国学者曾利用在气缸内测得的压力信号图像判别压缩机气 阀故障及活塞环的磨损【1 0 】；捷克学者对千余种不同类型的压缩机建立了常规性能参数 数据库，确定评价参数，以判断新压缩机工作状态 1 q 。 在压缩机状态监测系统的研究中，德国学者j o h a n nl e n z 于1 9 9 9 年欧洲压缩机论 坛上介绍了一种先进的往复压缩机在线状态监测系统，该系统不仅能实现压缩机的在 线状态监测，而且利用现代网络技术，将压缩机制造厂与运行厂紧紧联系在一起，更 6 南京理工大学博士论文压缩机智能状态监测理论与应用研究 便于对大型压缩机的状态监控和故障分析处理，是压缩机状态监测技术发展的方向。 2 0 0 2 年8 月美国g e 公司研究的往复式压缩机状态监测解决方案的应用范围得到进一 步扩大，其3 5 0 0 系列机械保护系统已经提供了广泛的往复式机械测量方式，如气缸 压力、活塞杆位置活塞杆下降、阀门温度以及壳体振动测量，方案的实施如图1 3 2 所示。 图1 3 2 美国g e 公司的往复压缩机状态监测系统( 3 5 0 0 系列) 国内在压缩机等机械故障诊断机理研究方面也进行了大量的工作。如：北京化工 大学高金吉教授对高速旋转机械的故障机理及识别特征进行了研究，总结了诊断1 0 类5 8 种故障的识别特征【i 刁；徐敏等人总结了旋转机械常见故障，如不平衡、不对中、 弯曲、裂纹、松动、碰摩、喘振、油膜涡动、油膜振荡、旋转失速等故障产生的机理， 以表格形式列出了各种故障与振动特征、敏感参数和故障原因之间的对应关系，并给 出了相应的治理措施【l3 】；西安交通大学郁永章教授和刘卫华博士等对往复压缩机故障 诊断机理也进行了研究【7 】；西安交通大学屈梁生教授团队在对压缩机部件故障机理的 研究中，进行了小波分析在往复压缩机气阀故障中的应用研究【“嘲；西北工业大学王 俨凯、廖明夫等针对制冷压缩机气阀的故障进行了分析研究h “。虽然人们对压缩机状 态监测和故障诊断技术开展了不少研究，国内一些同行在对压缩机的常规性能参数的 监测和控制方面作了大量的工作，以求改变目前压缩机的操作人员用耳听、眼看、手 摸、凭借经验判断状态和故障的局面【1 3 1 ，但技术的应用与压缩机现场需要仍存在较大 差距，需要各方面的科技人员继续努力，提高压缩机状态监测和故障诊断技术实际水 平。 国内的压缩机状态监测和故障诊断系统的开发也是随着设备状态监测和故障诊 断技术的发展而进步的。2 0 世纪8 0 9 0 年代，国内各高校、研究所相继开发了各种类 7 1 绪论 博士论文 型的在线诊断装置用于电力行业及石化系统的压缩机组，其中如哈尔滨工业大学的 3 m d e s - 1 与e t h y l e 系统( 1 9 8 8 年) ，郑州大学的m m m d s 系统( 1 9 8 9 年1 ，西安交通 大学的r m m d 系统，浙江大学的m & d 系统及其它系统。这些系统与国外产品相比， 软件功能相当，但装置可靠性方面应进一步提高。尽管国内已经设计开发了一些压缩 机状态监测和故障诊断系统，但由于价格昂贵，均在大型压缩机上使用，而且没有针 对压缩机的全部结构部件监测进行详细研究，科研技术产业化没有跟上，故而没有得 到较好的推广使用。随着9 0 年代后期虚拟仪器技术的兴起，状态监测软硬件平台及 集成费用得到降低，国内也陆续开始进行了一些基于虚拟仪器平台的压缩机状态监测 系统的开发，如北京化工大学高金吉教授等开发的大型往复式氢气压缩机组在线监测 系统等1 1 ，基于虚拟仪器进行研究并开发相应的压缩机状态监测系统将为压缩机状态 监测技术的研究提供一个更新更优而且性价比更高的技术平台。 1 4 压缩机状态监测实现的关键技术 压缩机故障一般分为三大类。一类是流体性质的，属于机器热力性能故障；一类 是电气性质的，属于机器电气参数故障；一类是机械性质的，属于机械功能故障。引 起故障的原因各不相同，反映的压缩机状态信号也各不相同，确定故障状态所采集的 状态信号、所使用的分析方法也各有不同，压缩机状态监测技术研究的重点在于如何 选定间接评价机器状态的方法和手段。 一般状态监测和故障诊断系统流程如图1 4 1 所示。 图1 4 1 状态监测和故障诊断系统流程 从技术流程来分析，压缩机状态监测实现的关键技术主要包括以下四项：监测信 号的选择及获取、信号分析处理技术、状态识别技术和状态预测技术。 1 4 1 监测信号的选择及获取 监测信号的选择及获取是对设备实现状态监测的第一步，是监测诊断工作的重要 基础。监测信号的获取是对设备本身的工作参数、性能指标、相关物理量等信息的信 8 南京理工大学博士论文 压缩机智能状态监测理论与应用研究 号测试的技术，压缩机设备信息检测涉及的主要物理量有振动、力、声、转速及温度、 流量等。传感器则是获得各种信息并将其转换成为电信号的器件，是状态信息获取的 关键和主要手段。以往对传感器的研究偏重硬件方面，要求其具有良好的动态特性、 灵敏度、稳定性和抗干扰能力等。随着监测与诊断系统的复杂化，传感器的类型和数 量急剧增多，形成了传感器群，从而带动了传感器如何布局的研究；不同组合的传感 器，可提供被测设备的不同类型、不同部位的信号，由此产生了对信息融合技术的研 究【2 0